numpy通用函數

numpy的通用函數能夠對數組進行向量化操做，能夠提升數組元素的重複計算的效率。

一.numpy的算數運算符都是對python內置符的封裝

  算數運算符

  

>>> import numpy as np
>>> x = np.arange(4)
>>> x
array([0, 1, 2, 3])
>>> x+2
array([2, 3, 4, 5])
>>> np.add(x,2)#加法
array([2, 3, 4, 5])
>>> x-2
array([-2, -1,  0,  1])
>>> np.subtract(x,2)#減法
array([-2, -1,  0,  1])
>>> x*2
array([0, 2, 4, 6])
>>> np.multiply(x,2)#乘法
array([0, 2, 4, 6])
>>> x/2
array([0. , 0.5, 1. , 1.5])
>>> np.divide(x,2)#除法
array([0. , 0.5, 1. , 1.5])
>>> x**2
array([0, 1, 4, 9], dtype=int32)
>>> np.power(x,2)#乘方
array([0, 1, 4, 9], dtype=int32)
>>> x//2
array([0, 0, 1, 1], dtype=int32)
>>> np.floor_divide(x,2)#地板除法
array([0, 0, 1, 1], dtype=int32)
>>> x%2
array([0, 1, 0, 1], dtype=int32)
>>> np.mod(x,2)#取餘
array([0, 1, 0, 1], dtype=int32)

二,絕對值

1 >>> x=np.array([-1,-3,-5])
2 >>> np.abs(x)#取絕對值
3 array([1, 3, 5])

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三, 三角函數以及反三角函數

 1 >>> theta=np.linspace(0,np.pi,3)#180°均分紅3份
 2 >>> theta
 3 array([0.        , 1.57079633, 3.14159265])
 4  
 5 >>> np.sin(theta)#正弦函數
 6 array([0.0000000e+00, 1.0000000e+00, 1.2246468e-16])
 7  
 8 >>> np.cos(theta)#餘弦函數
 9 array([ 1.000000e+00,  6.123234e-17, -1.000000e+00])
10  
11 >>> np.tan(theta)#正切函數
12 array([ 0.00000000e+00,  1.63312394e+16, -1.22464680e-16])
13 >>> 

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       因爲計算機的截斷，舍入偏差，有些爲零的地方沒有精確到零，但很是小。

 1 >>> x=np.array([-1,0,1])
 2  
 3 >>> np.arcsin(x)
 4 array([-1.57079633,  0.        ,  1.57079633])
 5  
 6 >>> np.arccos(x)
 7 array([3.14159265, 1.57079633, 0.        ])
 8  
 9 >>> np.arctan(x)
10 array([-0.78539816,  0.        ,  0.78539816])
11 >>> 

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四,指數及對數運算

1 >>> x=np.array([1,2,3])
2  
3 >>> np.exp(x)
4 array([ 2.71828183,  7.3890561 , 20.08553692])
5  
6 >>> np.power(3,x)
7 array([ 3,  9, 27], dtype=int32)

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 1 >>> x=np.array([1,8,64,100])
 2  
 3 >>> np.log(x) #天然對數ln(x)
 4 array([0.        , 2.07944154, 4.15888308, 4.60517019])
 5  
 6 >>> np.log2(x)
 7 array([0.        , 3.        , 6.        , 6.64385619])
 8  
 9 >>> np.log10(x)
10 array([0.        , 0.90308999, 1.80617997, 2.        ])
11 >>> 

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注意：log(x)表示的是天然對數ln(x)